10周龄雄性Fbn1mgR/mgR与野生型小鼠主动脉mRNA微阵列

该数据集为10周龄雄性Fbn1mgR/mgR与野生型小鼠主动脉的mRNA微阵列表达谱数据,来源于NCBI GEO,包含1个series matrix文件

geo
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蛋白质分类Expression profiling by arrayGPL2025810090
GSE199284: mRNA microarray of aortae from 10-week male Fbn1mgR/mgR and wild-type mice [10-week_mRNA]

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

10周龄雄性Fbn1mgR/mgR与野生型小鼠主动脉mRNA微阵列

mRNA microarray of aortae from 10-week male Fbn1mgR/mgR and wild-type mice [10-week_mRNA]

该数据集为10周龄雄性Fbn1mgR/mgR与野生型小鼠主动脉的mRNA微阵列表达谱数据,来源于NCBI GEO,包含1个series matrix文件。数据可用于分析Marfan综合征相关胸主动脉瘤中炎症细胞因子与基质金属蛋白酶的表达变化,并支持与miRNA表达谱的关联分析,以探索fibrillin-1调控的miRNA在主动脉瘤炎症与弹性板层降解中的作用(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 23 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Marfan综合征中的胸主动脉瘤(TAA)由fibrillin-1突变引起,其特征是主动脉壁中细胞因子升高和弹性板层断裂。本研究探讨了特定的fibrillin-1调控的miRNA是否以及如何介导TAA中的炎症细胞因子表达和弹性板层降解。使用严重Marfan小鼠模型(Fbn1mgR/mgR)在TAA早期和晚期阶段进行miRNA表达谱分析,揭示了一系列差异调控的miRNA。生物信息学分析预测这些miRNA参与炎症和细胞外基质相关通路。补充的mRNA微阵列显示多种促炎细胞因子和基质金属蛋白酶的上调。改变的miRNA与mRNA之间的相关性分析表明,miR-122(Fbn1mgR/mgR的TAA组织中最下调的miRNA)是一个核心调控因子。

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 0 B。

【主题与分类】

主题标签:Expression profiling by array、GPL20258、10090。本站分类:心血管系统疾病/胸主动脉瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE199284

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 20 202,引用时请注意版本时效。

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

马凡综合征中的胸主动脉瘤(TAA)由原纤维蛋白-1突变引起,其特征为主动脉壁中细胞因子升高和弹性板层断裂。本研究探讨了特定的原纤维蛋白-1调控的miRNA是否以及如何介导TAA中炎症性细胞因子的表达和弹性板层的降解。利用重度马凡小鼠模型(Fbn1mgR/mgR)在TAA早期和晚期阶段进行miRNA表达谱分析,揭示了一系列差异调控的miRNA。生物信息学分析预测这些miRNA参与炎症和细胞外基质相关通路。补充的mRNA微阵列显示多种促炎细胞因子和基质金属蛋白酶的上调。改变的miRNA与mRNA之间的相关性分析表明,miR-122——Fbn1mgR/mgR的TAA组织中下调最显著的miRNA——是促炎细胞因子Ccl2和Il1b的核心调控miRNA,这两种细胞因子在TAA组织中均上调。在动脉瘤组织与野生型组织之间,共有471个mRNA上调(绿色)超过2倍,253个mRNA下调(红色)超过2倍(p<0.05)。

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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